在统计学中，Jarque–Bera检验是对样本数据是否具有符合正态分布的偏度和峰度的拟合优度的检验。该检验以卡洛斯·哈尔克和阿尼·K·贝拉（Carlos Jarque and Anil K. Bera）来命名。公式的提出 JB统计量定义为 其中n是观测数（或自由度）; S是样本偏度，K是样本峰度：其中 分别是三阶中心矩和四阶中心矩的估计值...
Jarque-Bera检验是一种拟合优度检验,用于评估样本数据是否具有与正态分布相匹配的偏度和峰度,通过计算JB统计量并判断其与卡方分布的符合程度来实现。 Jarque-Bera检验的全面解析 Jarque-Bera检验的定义 Jarque-Bera检验,简称JB检验,是一种在统计学中广泛应用的拟合优度检验方法。它主要用于...
构造JB统计量:基于样本偏度和峰度,构造Jarque-Bera统计量。 确定显著性水平:选择一个显著性水平(如α=0.05),用于判断统计量是否显著。 比较统计量与临界值:将JB统计量与对应的临界值进行比较。如果JB统计量大于临界值,则拒绝原假设(即数据不服从正态分布);否则,接受原假设。 5. Jarque-Bera检验在Python中的实现...
2.应用Jarque-Bera公式 -Jarque-Bera检验通过计算JB统计量来评估数据与正态分布的符合程度。JB统计量的计算公式为: \[ JB=\\frac{n}{6}\\left(S^2+\\frac{(K-3)^2}{4}\\right) \] 其中,n是样本容量,S是样本偏度,K是样本峰度。 3.判断数据正态性 -如果样本数据来自正态分布的总体,JB统计量将...
Jarque-Bera检验是一种常用的统计方法,用于检验一组样本数据是否来自正态分布的总体。该检验主要基于样本数据的偏度和峰度两个参数,通过构建JB统计量来评估数据是否符合正态分布的假设。 Jarque-Bera检验的基本参数 1.偏度(Skewness):偏度是衡量数据分布对称性的指标。对于正态分布,偏度为0,表示数据分布左右对称。在Jar...
在统计分析中，Jarque-Bera检验是一种常用的方法，用于评估一个给定数据集是否符合正态分布的假设。其核心在于通过数据样本的偏度(skewness)和峰度(kurtosis)这两个统计量来判断。在Matlab中，我们可以通过jbtest函数来进行这项检验，其调用格式为：[h, p, JBSTAT, CV] = jbtest(x, alpha)其中，参数...
该检验是通过将统计量的观测值与零分布进行比较来执行的:零分布是在权重从正态分布中得出的零假设下得出的统计值的分布。对于Jarque-Bera 检验,非常大的样本的零分布是具有两个自由度的卡方分布。 >>>importmatplotlib.pyplotasplt>>>dist = stats.chi2(df=2)>>>jb_val = np.linspace(0,11,100)>>>pdf ...
(沈阳化工大学信息工程学院)摘要针对现代工业过程的非线性和多分布问题,提出一种基于Jarque⁃Bera test的故障检测方法。首先,对标准化后的原始数据进行Jarque⁃Bera test,将变量划分为两个部分;其次,对所有的JB统计量做-ln 处理,并采用正态置信概率权值进一步划分,从而使原始变量空间划分为正态和非正态分布的两...
matlab函数：jbtest调用格式为： [h,p,JBSTAT,CV]=jbtest(x,alpha)以alpha (默认0.05)显著水平对数据x进行Jarque-Bera检验返回值：h=0 接受x服从正态分布的假设；h=1 拒绝该假设检验值p，检验统计量值JBSTAT和临界值CV注：Jarque-Bera检验不能用于小样本检验 ...